火爆全網的《盧浮宮小貓》AI視頻萬字創作心得分享，這可能是他們最毫無保留的一次。

大數據文摘受權轉載自數字生命卡茲克

作者：卡茲克

昨晚，超級超級開心的邀請了我的兩位好朋友、也是我的兩位偶像海辛和阿文，來我的視頻號做了一場直播。

來分享他們關于他們的AI視頻作品，《盧浮宮小貓》的全流程創作分享。

聽完我都驚了，我說，你們真的啥都往外說啊，真的是，一點也不藏著掖著，全都就這么分享啊。。。

真的，這場直播，實在干貨太多了，我也不想總結了，因為干貨太多了，我花了一夜時間，把這篇文字稿做了詳細的整理，和他們的分享PPT做了一一對應，然后經他們授權以后，分享給大家，當然，文章最后，也會附上海辛&阿文的PPT文件，方便大家繼續收藏學習，說實話，阿文的PPT，也是一個看著就賞心悅目的藝術。

希望這些寶貴的經驗，能對我們的AI的使用、能對我們的創作，有一些激勵。

畢竟，像他們這么強的還愿意出來毫無保留的分享的人，真的不多了。

一切的開始，先看片子吧，這也是一切的起點，這片子，當時真的讓我驚為天人。

藝術，這TM的就是真正的藝術。

這場直播，就是這個片子的兩位主創，海辛和阿文的關于這個《盧浮宮小貓》的毫無保留的分享。

以下，為直播實錄，也均為海辛&阿文口吻：

大家好，我們是海辛和阿文。我們是數字藝術家，也是一對和AI一起創作的搭檔。

今天想把我們最近為浦東美術館制作的一組官方宣傳片，從創意到分鏡到AI工具執行的全過程，做一次盡可能毫無保留的分享。

我們之前做過兩部比較有名的短片。第一部是在去年年初，北京日報邀請我們為北京制作的城市文明宣傳片，片名是“故宮貓上班記”。這部片子完成后在互聯網上傳播得很不錯，也帶來了很多機會，包括有機會去到大阪世博會展映，同時還去到 TED 2025 的主會場，作為第九單元的開幕影片進行播放。

那次TED的第十一單元里Sam Altman也做了訪談，所以我們也算在同一個活動里同臺過一小段時間，這是我們非常榮幸的時刻。我們從來沒想過自己的影片會去到一些我們自己都沒去過的國家。

第二部是今年為上海浦東做的城市文明宣傳片，延續“小貓”主題，片名是“文明小貓游浦東”。上線后有一些小的波瀾，包括上海發布、浦東文明等一系列官方賬號的轉載，數據也都不錯。

在線下它也登上了陸家嘴地鐵站地下通道的超長屏，也上過正大廣場對著東方明珠的超級大屏，在陸家嘴非常核心的位置輪播；東方明珠下面的 12 連屏也會時不時播放。我們還拿到過一個“互聯網優質傳播作品獎”，由上海市委網信辦頒發。我們一直有一個和小貓有關的系列，也可以開玩笑說，我們做貓確實是專業的。

年底浦東美術館找到我們，他們要在上海舉辦一次盧浮宮官方大展，也是上海第一次相關主題的大型展覽，希望我們做官方宣傳片。美術館希望出兩支短片來覆蓋較長的宣傳周期，大概會持續一到兩個月。

我們最終交付的是兩支片子。上半支講的是“來自法國的小白貓來到上海”的故事，同時也為下半支埋了彩蛋。

下半支講的是“浦東代言橘貓去浦東美術館看展”的故事。

兩支片子都圍繞實際展品來做敘事設計。上半支圍繞的是這次來參展的孔雀紋樣盤。下半支圍繞的展品是“賽詩會詩版”。在下半支里我們也把音樂做了重新處理，加了薩克斯，做了一點爵士變調，讓它更像上海的味道。

片子發布后，在各個平臺都有傳播，美術館官方視頻號后臺數據也不錯。我們自己的賬號收到了不少私信留言，有觀眾說因為看了這兩部短片才決定去看展。

線下也有播放場景，例如外灘相關的大屏會循環播放，預計會持續到明年 5 月。

接下來，我們想跟大家分享一下我們的全創作流程和一些心得，希望對大家有用。

一.選角

我們第一個想分享的點，是選角，以及，我們為什么最終是一只白貓加一只橘貓。

雖然我們決定繼續以貓為主題，但貓本身其實也有很多講究。最開始，我們從浦東美術館的主題色出發。浦東美術館整體黑白為主，所以我們第一時間想到的主角是一只奶牛貓。

最初版本的故事和你們看到的成片完全不一樣。我們最初選的核心展品也不是孔雀紋樣盤和詩版，當時選的是一幅油畫。我們設定那只奶牛貓原本在畫里國王腳下睡覺，后來美術館員工搬畫時不小心把貓“抖下來”，貓開始探索盧浮宮，最后在窗邊看到展品隨著貨車離開盧浮宮，準備運往上海。奶牛貓決定踩上滑板去追車，路上發生很多驚險的小事件。我們當時做過 demo。

后來棄用這個方案有幾個原因。最直接的一點是宣傳期較長，美術館希望出兩支短片。如果講奶牛貓追車，這段情節切分后第二支會很像公路追逐片，片子的調性會被帶偏，也會消耗大量精力講追車過程，和“美術館官方宣傳片”的氣質不一致。所以我們把奶牛貓方案整體拿掉了。

美術館需要兩支短片后，我們的第一個直覺方案很簡單，把奶牛貓拆成一只白貓和一只黑貓。再繼續往下推，我們又發現黑貓在成片里會偏暗，不太吸眼球。我們希望主角“本身更亮”，能更快抓住觀眾視線，于是從“一黑一白”調整成“一白一橘”。同時橘貓也能呼應我們上一條片子里橘貓作為上海的代言屬性，所以更適合做上海那條的主角。法國那條就用白貓更合適。

二.定調

第二個點，就是定調。

先定畫面與音樂，再往下推進所有分鏡。

我們在做影片時，有個非常必要的操作就是先決定“影片調性”。這里的調性包含兩部分。第一部分是核心畫面長什么樣，影調是什么感覺。第二部分是音樂。對 TVC 來說，音樂能非常直接地告訴觀眾應該怎么感受一段戲，也會反向指導剪輯節奏，決定鏡頭是快剪還是慢剪。

這個項目里需要處理的信息很多：浦東美術館、盧浮宮、伊斯蘭藝術、上海、巴黎等。

我們最早注意到浦東美術館的“鏡廳”，覺得鏡子這個概念很適合做結構，盧浮宮和浦東美術館可以是一種鏡像關系，上海和巴黎也可以是一種鏡像關系，兩只小貓也可以是一種鏡像關系。于是我們最早想做“分屏動畫”，一邊講巴黎，一邊講上海，最后在浦東美術館相遇。

我們做過一些早期探索畫面，例如上面是外灘看浦東美術館，下面是法國盧浮宮。也做過兩只貓在各自桌面看海報的構圖。

后來阿文基于這些畫面做了一次“暴改”，把“盧浮宮”放在上方，“浦東美術館”作為倒影放在下方，畫面非常透氣、有電影質感，整體氣質高雅，光影真實又敞亮。另一組畫面也做了優化，把“海報”從桌上挪到建筑本身上，讓環境信息交代更自然。

我們就據此確定了整支片子的畫面氛圍。

三.音樂

第三個點，是音樂。

我們一般把音樂放在很前期做，因為音樂決定節奏，節奏決定鏡頭數量和剪輯策略。這個項目里，我們決定主樂器以鋼琴為主。原因有兩個。一個是我們在鏡像畫面里喜歡“水波紋”的倒影質感，它會讓我們聯想到鋼琴很干凈的和弦。另一個是鏡廳的格子結構也讓我們想到鋼琴鍵盤的秩序感。

敘事類短片的配樂需要“弧線”，它不能像白噪音那樣從頭到尾同一個節奏。故事一定有起承轉合，對應音樂也要有對應的結構。

我們用Suno來做，原因很簡單，它生成的音樂好聽，同時可以對片段進行很細的控制。你能規定每一段旋律的長度，也能在某個時間點明確告訴它要出現怎樣的情緒，比如突然轉折、緊張、懸疑等。

我們這次的音樂結構大致是：開篇用非常簡單的鋼琴和弦慢慢把觀眾引入故事。接著是一段順著講主角與環境的展開。之后有一個轉折段，制造小挫折來吸引觀眾繼續看。再進入第二段旋律，承載主角行動與高潮。最后是收尾，我們希望回到一個很漂亮的鋼琴和弦，所以會專門補一個 outro。

Suno 的一個優點是你可以對不滿意的片段無限重生成。我們法國那條音樂做完后，把整首導出來再上傳回 Suno，讓它在保留旋律的基礎上做上海那條的變奏。我們把音頻影響度 Audio influence 開到 50%，這樣能保證基礎旋律不變，再告訴它加入薩克斯，做成老上海爵士的感覺，它就會在原旋律上做很合適的變調。

它給過一個比較夸張的結尾，我們最后還是改回原來的結尾，讓整體更克制。

另外，我們也會以我們家貓尼卡的身份把這些配樂發到網上。尼卡算是“咪星上的傳奇音樂人”，里面收錄了我們為客戶做的一些 TVC 配樂。

四.分鏡

接下來，就是分鏡的方法應該怎么做。

我們個人審美很強烈，所以這里更多是經驗分享。

我們對開篇分鏡的基本要求是“信息量高”。

盡量在第一個鏡頭就暗示觀眾故事講什么。舉例來說，“故宮貓上班記”的第一個鏡頭是貓睜眼，瞳孔里是故宮的影子，很快就講清楚“貓和故宮”。“文明小貓游浦東”開頭是貓推開上海地圖，很快就講清楚“貓來上海旅游”。

這次盧浮宮小白貓那條，我們希望在三個鏡頭內講清楚故事。第一個鏡頭讓貓看海報，把“展覽海報”這個關鍵視覺塞進觀眾腦子里。第二個鏡頭用特寫介紹主角是誰。第三個鏡頭用全景交代環境，同時做“盧浮宮倒影浦東美術館”的鏡像關系。

分鏡還要有節奏感。節奏感很大程度來自景別變化。全景接全景會讓觀眾感受很單一，所以我們會在全景和特寫之間來回切，形成一種收放感。開篇鏡頭如果信息量太大，觀眾第一秒會不知道看哪里，我們會用簡單動畫引導視線。上半支用“拉開帷幕”的方式，下半支也用了比較經典的開場感設計。

然后接下來是故事第一段，也是比較核心的一部分，也是我們自己非常滿意的一組分鏡。

然后這組分鏡它的目的就是來講是白貓從盧浮宮走出來，喜歡上孔雀紋樣盤，然后發生一段奇幻想象。

這個序列需要講清楚兩個信息：主角在盧浮宮，主角喜歡孔雀盤子。

第一個鏡頭用盧浮宮的經典展品來建立地點。我們選擇了勝利女神像，它也是盧浮宮非常經典的雕塑。我們刻意不選蒙娜麗莎，因為過于大眾熟悉，會顯得太俗。構圖上我們也不會把鏡頭重點只放在雕塑上，因為我們希望觀眾關注的是貓。所以我們把雕塑放到背景里做點綴，用一個極端仰拍構圖，讓前景的白貓在畫面里占更大體積，強迫觀眾把注意力放在貓身上，同時又能一眼識別“這是盧浮宮”。

第二個鏡頭開始低調引入伊斯蘭藝術。我們參考過一個在 Instagram 上很有名的藝術家，他的作品常見做法是拍日常生活景象，再讓其中的符號動起來。

那種感覺很妙，因為它奇幻，但又像現實生活里可能發生的事。我們一開始做過更夸張的版本，例如貓劃過時整個場景都翻出花紋，后來覺得動靜太大，不像生活里會發生的事，就改成更克制的定機位方案，讓背景花紋在貓走過時細微地動。

我們嘗試過很多版本：魔法陣一樣的花紋，鏡頭搖下去進入一個伊斯蘭藝術世界，花紋從畫面里凸起等。后來我們意識到“有意思”還不夠，還需要情緒增量，于是用一個對比設計：開頭用壓抑的極端俯視，鏡頭運動到尾幀時進入一個巨大的開闊空間，讓觀眾產生豁然開朗的感受。最終鏡頭里兩側的圖案像傳送帶一樣動，把貓帶入一個開闊的展品空間。

我們還做了一個取舍：畫框里不放人物肖像。因為畫面里一旦出現人像，觀眾會不由自主去找所有人像，注意力會從貓身上被搶走。我們希望觀眾跟著貓走，所以把容易搶戲的元素盡量拿掉，讓表達更含蓄。

在這個鏡頭的尾幀設計里，阿文做了一個非常高明的操作：把孔雀紋樣盤直接放進展品空間，讓核心展品在高潮段提前出現。確定尾幀后，我們再回過頭重新設計首幀和鏡頭運動，這樣能收斂想象，讓鏡頭更可控。

到了情緒高潮之后，我們還需要繼續加一點新的刺激。我們想過貓上去后看到空空間，也想過再看一個展品，但都不夠觸動。

后來我們想到貓看到一只孔雀，而且孔雀是活的。這個點一下就讓我們覺得藝術品像活過來一樣。節奏上我們也做了層層遞進：孔雀先轉頭，再轉身，最后張開翅膀，把驚喜留到最后一秒。

高潮之后要回到現實。我們用一個很簡單的方式：切回貓的特寫，好像在想象，再切到一個客觀鏡頭交代現實，貓其實站在孔雀盤子前看展品。觀眾就能明白，奇幻段落來自貓的幻想。

然后是轉折段，它的目標是講清楚“展品要去上海了”，以及“貓決定進箱子一起去”。

我們采用了蒙太奇和分屏的處理，因為它能在短時間交代大量信息。做這種鏡頭時，我們會把人物盡量 cut out。做動物片時，人臉很容易搶戲，觀眾更愿意共情人，注意力會被人帶走，所以我們只保留特寫和動作，不給臉。

第二段我們原本想拍貓在飛機貨艙箱子里發生的事。

我們會在沒完全確定情節前，用 Sora 跑一些樣例，快速看節奏和構圖，找驚喜和參考。跑出來后我們不喜歡，原因是畫面不透氣，顏色偏黃偏舊偏暗，和我們前期設定的影調不一致。情節邏輯也不順，因為貓在箱子里本來也看不到箱外展品，展品也應該在箱子里。

所以我們把“箱內偷窺”整段拿掉，把重點拉回核心敘事：白貓陪孔雀盤子來到上海。

來到上海這一段，我們最開始想做飛機從盧浮宮飛到上海的寫實轉場，也用 VEO 3 跑過。也嘗試過古典地圖微動畫。但這些方案都被我們否掉了，

因為地圖會讓觀眾特別在意合理性，例如巴黎和上海的位置、航線距離對不對，這會轉移注意力。我們也嘗試過更抽象的“火點地圖加腳印”方案，但我們不喜歡畫面太全，我們更希望觀眾看到的是畫面里占比更大的關鍵主體。

最后我們決定直接在“盧浮宮首幀”和“浦東美術館首幀”之間做變化，把轉場做得更特寫、更集中。

轉場動畫我們測試過很多種：像地毯掀開、瓷磚翻轉、飛機意向等。最后選擇飛機，是因為在轉場前后的鏡頭里飛機意向都出現過。意向連續會讓觀眾看得更舒服，即使中間從寫實跳到馬賽克藝術風格，也不會突兀。

到上海后，分鏡更直接：先遠到近逐漸看到浦東美術館，再看到貓朝美術館跑過去。我們非常喜歡其中一個鏡頭：貓在水邊跑，水里的倒影是孔雀。

這個想法最初更“野”。我們希望貓跑的時候能看到很多動物的影子，像孔雀、馬、駱駝等，帶出一種“伊斯蘭藝術都一起到上海了”的感覺。我們用文生圖和文生視頻試過，都不行。也想過貓心里把自己當老虎，影子是老虎，但這和片子關系太弱，很快拿掉。

我們后來發現，這種核心創意直接交給 AI 一把梭很不靠譜，需要拆分執行。我們先手畫分鏡，決定鏡頭角度略俯拍，讓觀眾注意力自然落在湖面倒影上。

構圖簡化成“貓的影子是孔雀”，和主線關系最直接。我們會先用 Photoshop 合成想要的關系，再交給模型去完成統一風格和動態。整個過程中我們強烈感覺到，手畫哪怕很粗，對 AI 理解和對人溝通都更直觀。

收尾我們再呼應“鏡”的概念，用一個更克制、更漂亮的畫面結束。

這就是所有的分鏡了。

接下來，美術的部分交給阿文。

五.美術

我（阿文）主要做兩件事。

第一，把海辛的手稿分鏡轉成最終畫面。第二，把控整體美術風格。

我們接到項目后第一時間去了解伊斯蘭藝術。它是我們平時接觸較少的一種藝術風格，但很有特色。掌握一些核心關鍵詞后，很容易做出有異域特色的馬賽克式美術。我們在直播里總結過 4 個很好用的關鍵詞，最常用的兩個是“伊茲尼克風格”和“馬賽克 Mosaic art”。這里的馬賽克指 Mosaic art，和像素風 Pixel art 是兩件事。

我們做片子有兩個原則。第一眼要好看，第二眼要耐看。在 AI 時代，觀眾愿意把你的短片看完是一件很珍貴的事。好看在我們這里等于電影感。耐看等于盡可能多的細節和創意細節，美術細節也算其中一部分。

大家對電影感其實非常敏感。同一個畫面同一個提示詞，不同模型出來的結果，你很容易一眼判斷哪個更有電影感。所以美術第一步是選對模型。我們目前生圖主力基本就用 Nano Banana Pro。改圖大多數時候也用它直接文字修改，有時配合 Photoshop。一部分我也會手動細調。

選對模型的價值很像選對乙方。它能把活干好，也能處理很多磨人的修改。舉一個例子，有一個鏡頭我們很滿意，但交第一稿后，美術館說這個鏡頭要拿掉，因為會顯得搬運展品不專業，他們不希望給觀眾傳達那種感受。敘事上我們又需要這個鏡頭交代貓躲進箱子跟著展品去上海。最后我們用 Nano Banana 把展品“包”起來，讓搬運看上去更專業，就過稿了。

還有一個例子，畫面最后一幀很美，但你會發現注意力長期落在白貓的屁股上，這是換成白貓后才暴露的問題。解決也很簡單，讓首幀尾巴垂下來，后續走上去就不會出現那個問題。

更夸張的是換貓救命。我們中途把主角從黑貓換成白貓時，很多鏡頭的靜幀和動畫都已經做完了。

聽起來離譜，但 AI 真的能改。

那時我們能用的工具有限，只有 Nano Banana 第一代，我們通常在 Google 的 Whisk 里用。我們的習慣是一個鏡頭一個文件夾，于是逐個文件夾進去改貓的顏色，一天半就全部改完了。

后來復盤時 Banana Pro 出來，我們發現更離譜的效率還在后面，AI不僅可以改，而且越改越快。第三方平臺里可以一次上傳所有鏡幀，直接一句話批量把黑貓主角改成白貓，效率更高。

很多人會問哪里用 Nano Banana Pro 最好用。

我們的經驗是，Google 自家的會員體系有不少坑。我們買過最頂級的 Google Ultra 會員，從推出就買，一直用到現在。你經常看到別人說 Google 打折，比如三個月每月 79 美元，或半年價等，但回頭看自己的訂閱價格可能完全不變，依舊很貴，加稅更高。

另一個讓我們很不爽的點是 4K 的入口不清晰。有人會說在 Flow，但 Flow 默認生成是 1K，下載時才會超分到 4K。我們也不確定那是超分還是原生 4K。Google AI Studio 可以更原生地出 4K，但它又是另外收費。

如果你和我們一樣是 Ultra 會員，這里是我們更務實的用法：想快速抽卡就用 Flow，它生成快，因為基礎是 1K。想多輪迭代就用 Gemini，對話輪次很方便。對結果把握很大時，可以去 AI Studio 走原生 4K。

另外，我們現在寫提示詞越來越簡單。模型多模態理解很強，很多時候不需要小作文。比如我會把圖片丟進去，讓它提取貓和蝴蝶，放到純色背景，再轉像素風就行。穩定風格后再延展素材，效率很高。

而且，現在的Prompt真的要寫小作文嗎？

我們做過一個鏡頭需要展品的正視圖，但布展期誰都進不去，工作人員只能給我們遠遠的隨手拍了兩張照片。

這兩張對我們已經非常珍貴，我們就把它當情報，直接讓 Gemini 根據兩張圖生成展品的正視圖，16:9。

結果生成得很好，我們用它完成了最終鏡頭。

更驚喜的是開展當天我們去現場，發現它和現場位置幾乎一模一樣。現場人擠不進去，AI 擠進去了。

模型強大到一定的程度的時候，它是不問分鏡出身的，也就是說你有些時候給它一些比較離譜的分鏡，它也能瞬間的 get 到你想要什么，然后直接生成出來一些比較好看的畫面，這些都是海辛的分鏡進模型，然后直出的一些畫面，都是非常不錯的。

但是對于對于復雜創意，就必須分次迭代。

以“貓走在岸邊，水里倒影是孔雀”這個鏡頭為例。

第一步我會先理解分鏡草稿的透視。

我習慣用 PPT 搭一個很粗的草圖。手邊剛好有一只透明 PNG 的白貓老演員，我把它放進畫面就能把透視構建出來。然后把這個粗草圖丟進模型，讓它轉成寫實風，先得到一個“貓走在岸邊，旁邊有湖”的基礎場景。

第二步是鋪地磚。我確實用提示詞在水泥地上鋪地磚，試過很多關鍵詞，直到找到“密集度剛好”的版本。鋪好后畫面成型了，但多次迭代會讓貓姿勢變形，我會再讓 AI 調整。

第三步是加展品信息。最簡單是進 PS 疊上去，調圖層樣式就能完成。但我們發現湖里倒影的孔雀很難跑起來，因為風格化孔雀不易轉成寫實動態。于是回 PS 把孔雀擦掉，換成寫實孔雀影子，再丟回模型繼續跑。

后來貓要換花色，換完發現地磚吃掉白貓，我又重新鋪了一遍地磚，才有最終靜幀。

最后做動畫反而最簡單。通常直出，抽兩三把就能抽到不錯的動態，比如貓沿岸走，水中孔雀倒影跟著走。

然后是一些美術上，我們做實景合成的經驗。

短片里有大量地標和展品不能錯，所以我們需要確定性。很多時候我們會把貓合成到真實存在的地標上。

現在這種合成很簡單，你只要告訴 Nano Banana Pro 場景里有一只背對鏡頭的橘貓追一只指定花色的蝴蝶，它就能生成。

兩個提升成功率的小技巧。第一，先裁剪再生成。比如和平飯店素材里下方裝飾我們不需要，我會先裁掉再丟給模型。很多室內鏡頭也一樣，先裁剪掉不需要的區域，模型更聚焦。

第二，如果你需要做 match cut 或反復復用主體，建議先把貓和蝴蝶提取到純色背景，再換各種背景。直接在同一張圖里讓模型不斷換場景，它很容易吃掉蝴蝶、吃掉貓，或者給貓換花色。先摳主體再換背景，成功率會高很多。

很多人問為什么我們不用多圖參考生視頻。

關于視頻多參產品，我們在做這兩支短片時幾乎把市面上能試的都試了，清晰度問題很難根治，稍微動一下元素就糊。

即使最近 Flow 上線的新多參功能，我們也試過，它也很難保證我們要的展品不變。我們需要穩定的主體太多，包括多件展品、貓、蝴蝶，所以最后還是首尾幀套路更穩。

還有很多朋友問，PS還有存在的必要嗎？

我覺得 PS 還有用，但我們開的次數越來越少。我很推薦一個大家用得不多的功能，叫“協調”。

你把 PNG 或圖片貼到鏡幀上，點一下協調，它會自動匹配環境光影，讓合成物變得更融。比如懸浮盤子的鏡頭，我點一下協調，前后光影差別非常明顯，效率很高。

同時，Banana Pro 強到一個程度后，很多事也能直接用它做掉。比如橘貓片里有個鏡頭，我先用 Vidu 生成了預演，清晰度不夠，展品也不穩，但貓的動作和展品關系很對。

于是我把預演和展品素材都丟給 Banana Pro，讓它保持構圖不變，把懸浮展品替換成我給的這些，允許重復出現、錯落有致。結果第一版就給了非常好的畫面，還自動做了前后景虛實和動態模糊，基本符合生產需求。

六.動畫

我們主力視頻工具是 Flow。我們常用的視頻模型是 VEO 3.1。

Flow 最近也上線了 4K 功能，對畫質會有幫助。輔助視頻模型我們也會用到可靈、海螺、即夢、萬相、Ruma 等，但 Flow 用得更順手，出來的畫面也更偏電影感。

我們覺得現在已經進入一個可以“P 視頻”的時代。很多視頻工具都能直接編輯視頻。Flow 里有個隱藏功能，入口很深，在生成視頻左上角有 edit。進去后可以往視頻里加東西、剪東西，甚至改變攝像機位置和運鏡，偏實驗，但有時好用。

它的限制也很明顯，比如它能加能剪，但很難做“編輯替換”，比如把黑貓改白貓。要實現只能先 remove 再 insert，操作會顯得很笨。

Flow 里我們用得多的還有涂鴉玩法。純文字很難讓貓完成某些動作，比如讓貓直接跨過去，我們抽很多次也出不來。

但在首幀上畫涂鴉給運動指示，比如讓蝴蝶往哪飛，貓跟著往哪走，再加一句提示詞“按照標注中的說明操作，然后刪除我的標注”，模型就會按你標注的運動規則生成，貓可以順利走出畫外。

而Luma 的 Ray3 意外好用。我們圣誕節做過測試，把很草的預演上傳，加一段提示詞，它能生成得很漂亮，清晰度很高，甚至能在原視頻上無中生有。

缺點是生成慢，優點是合成質量高，能進生產力。

Wan 2.6 的新建角色功能也值得關注。它的人物角色還很容易出戲，但動物角色比人物精彩得多。我隨手上傳了自家貓尼卡的一段很糊很暗的視頻，建完角色后就可以在 Wan 2.6 里用 @ 召喚它，生成質量高到“主人認可”級別，而且很高清。我們讓它做過很多表演，比如恐龍來救它。這個功能上線時我們的兩支短片已經發了，有點生不逢時。

還有一個小經驗：做落版微動效時可以選“差一點的模型”，也就是上一代模型。上一代動態幅度通常更小，有時候剛好適合落版。比如我們做落版希望環境微動，但 Flow 可能會加很多自己想象的花紋，動得過頭。

用上一代模型反而動得剛好。我這次用過即夢 3.0，那種微動幅度就很合適。

如果大家想知道我們日常一直在用哪些工具，我們也會在微博置頂內容里按月更新工具清單。

七.廢稿

這次廢稿非常多，尤其橘貓那條，因為 Pro 出來后實現一些想法很快，探索量更大。舉幾個我們特別喜歡但忍痛刪掉的。

一個是上海觀眾很喜歡問的“蝴蝶酥”。上海蝴蝶酥很有名，我們確實做過一只巨大的蝴蝶酥，而且畫面我們很喜歡。但 AI 里蝴蝶酥一動就會變回真實蝴蝶，始終飛不起來，所以只能放棄。

還有一個是浦東美術館很網紅的打卡點，能拍到東方明珠。我們做過一個鏡頭，蝴蝶從窗外伸進半邊翅膀，另一半翅膀通過陽光的光影補齊，組成完整蝴蝶。畫面很美，但動起來時蝴蝶還是飛不起來，只能刪。

另一個是盧浮宮伊斯蘭藝術展館的鏡頭，我們一開始想做得更夸張，甚至還有海嘯級別的動效，后來覺得太奇幻，不符合我們想要的“低調但奇幻”，也刪了。

最后

我最后，我們想傳達的核心觀點是：

模型越方便，越要逼自己做得更好。

現在模型越來越方便，很多創作者會傾向用 agent 直接出整套分鏡方案，或者讓它完成更多創作。但我們想說的是，模型方便不應該成為偷懶理由。

它更像一個提醒：你有更多能力把作品做得更好。

用一句我們常說的話做結尾：

只要在行動，就是在向前走。

謝謝大家，我們今天的分享就到這里。

GPU 訓練特惠！

H100/H200 GPU算力按秒計費，平均節省開支30%以上！

掃碼了解詳情?

點「贊」的人都變好看了哦！